Dilatação morfológica

Com A e B como conjuntos de Z², a dilatação de A por B, indicada por j f(), é definida como:

j f() = { D | (fk)D ∩ ≠ ∅}

Esta equação (2.19) baseia-se na reflexão de B (op) em torno de sua origem, seguida da translação dessa área por D. A dilatação de A por B é o conjunto de todos os elementos de D de forma que (op) e A se sobreponham em pelo menos um elemento. (Gonzalez e Woods, 2010). A Figura 2.20 apresenta um exemplo de dilatação.

Figura 2.20 - Exemplo de dilatação morfológica, onde A é a imagem e B é o elemento estruturante.

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3. METODOLOGIA

3.1 Área de Estudo

A área de estudo é a borda do reservatório da usina hidroelétrica de Sobradinho, Estado da Bahia. Trata-se do maior lago artificial do mundo e é monitorado pela Companhia Hidroelétrica do São Francisco (CHESF). O reservatório localiza-se em uma região do curso médio do Rio São Francisco de balanço hídrico negativo, e a geologia apresenta embasamento sedimentar e cristalino. A vegetação predominante é a caatinga. A Figura 3.1 exibe a região do reservatório de Sobradinho.

Em Correia e Dias (2003) e Dantas (2005) é abordada a caracterização física do reservatório de Sobradinho, que possui uma área de 4214,3 km2 na sua cota máxima de 392,5 m tendo 280 km de comprimento máximo e largura variável de 5 a 50 km; enquanto a cota mínima é de 380,5 m. As dimensões do reservatório de Sobradinho recomendam uso de imagens de resolução espacial de 30 m para realizar testes na escala de 1:150000 sobre os melhores métodos detectores de borda para as imagens atualmente gratuitas.

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A Geologia do entorno do reservatório de Sobradinho (CPRM, 2006) predominante nas suas margens é composta pelas unidades geológico- ambientais indicadas no Mapa de Geodiversidade do Estado da Bahia, cujo recorte inerente à área do reservatório é apresentado na Figura 3.2. A geologia da área, além do relevo, qué é muito variável (desde movimentado até muito suave próximo das margens), mostra afloramentos do embasamento cristalino até depósitos sedimentares superficiais, e uso e ocupação do solo basicamente rural e agrícola, predominante nas margens do reservatório. Estas são características importantes a considerar no comportamento espectral dos alvos nas bordas do reservatório. O relevo é um dos fatores importantes para o comportamento das bordas do reservatório que tende a ter bom retro- espalhamento no MDE-SRTM, enquanto a linha divisória água-terrenos emersos, tendo a responder melhor na banda 4 do sensor TM LANDSAT-5.

37 O mapa de Pluviometria do Estado da Bahia atribui os menores índices à região do reservatório de Sobradinho (menor que 800 mm) com base no ano de 2003, conforme Figura 3.3. Esta característica ressalta o contraste entre o solo e a água, o que contribui para a distinção entre solo e água na região do espectro eletromagnético correspondente ao infravermelho próximo, que no caso do sensor TM diz respeito à banda 4.

Figura 3.3 – Recorte do Mapa de Pluviometria do Estado da Bahia. Ano de 2003. Dispónível em: http://www.sei.ba.gov.br/site/geoambientais/mapas/pdf/mapa_pluviometria.pdf

3.4 Abordagem Metodológica

Figura 3.4

Abordagem Metodológica

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A Figura 3.4 apresenta um fluxograma da abordagem metodológica adotada no presente trabalho. Inicialmente foram realizados processamentos independentes entre os dados de entrada utilizados: os MDE-SRTM e ASTER- GDEM-VNIR, e imagens TM LANDSAT-5.

Todas as etapas do processamento foram realizadas no software SRING (Sistema de Processamento de Informações Georrefenciadas, versão 5.1.7), desenvolvido pelo INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais), disponível gratuitamente na internet (http://www.dpi.inpe.br/spring/portugues/download.php). Todos os dados ASTER-GDEM-VNIR e MDE-SRTM e informações utilizadas neste trabalho foram obtidos gratuitamente.

Os dados e imagens utilizadas no presente trabalho tiveram suas áreas delimitadas pelo retângulo formado pelas coordenadas exibidas na tabela 3.1.

Tabela 3.1. Coordenadas dos cantos: superior direito e inferior esquerdo do retângulo envolvente.

Canto superior direito Canto superior esquerdo

Latitude 09° 03’ 00,33” S 10° 27’ 41,40” S

Longitude 40° 43’ 08,45” O 42° 37’ 27,27” S

Tendo em vista a dinâmica do nível de água do reservatório de Sobradinho e a heterogeneidade temporal das imagens e MDE utilizados no presente trabalho, fez-se necessária a compatibilização dos dados utilizados. O MDE ASTER-GDEM-VNIR apresentou características que inviabilizaram o uso das datas de aquisição das imagens utilizadas na sua confecção, questão que será tratada na seção 3.4 deste capítulo, pertinente ao referido modelo. O MDE SRTM foi gerado a partir dos dados obtidos na missão da NASA que ocorreu entre os dias 11 e 22 do mês de fevereiro de 2000. As imagens LANDSAT TM utilizadas neste trabalho foram escolhidas com base em períodos cuja cota média mensal do reservatório fosse próxima à cota no período da missão SRTM. Os dados relativos às cotas médias mensais do nível de superfície do reservatório de Sobradinho foram disponibilizados pela CHESF, na forma de uma planilha eletrônica, para o período compreendido entre janeiro de 2000 e

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dezembro de 2011. Em posse desses dados, e com objetivo de compatibilizar as imagens e modelos utilizados, verificou-se na referida planilha que a cota média mensal desse reservatório, em fevereiro de 2000, período da missão SRTM, foi de 387,24 m. A partir dessa informação, foram selecionados os meses cujas cotas médias fossem compatíveis com a cota de fevereiro de 2000, com intervalo de ± 1 m (de 386,24 m a 388,24 m). A tabela 3.2 apresenta os meses que possuem cota média mensal compatível com a de fevereiro de 2000.

Tabela 3.2 - Datas das cotas compatíveis com fevereiro de 2000.

Mês Ano Cota Mês Ano Cota

02 2000 387,24 10 2006 387,97 08 2000 387,60 11 2006 387,66 09 2000 386,67 12 2006 388,18 01 2001 387,39 09 2007 388,23 02 2001 387,24 10 2007 387,47 03 2001 386,78 03 2008 387,87 02 2002 387,62 09 2008 387,78 06 2002 388,22 10 2008 386,53 07 2002 387,48 01 2009 387,02 08 2002 386,54 09 2010 388,16 02 2003 386,94 10 2010 386,95 03 2003 387,61 11 2010 386,29 04 2003 388,25 12 2010 386,59 07 2003 386,91 01 2011 387,65 02 2004 387,14 10 2011 387,94 05 2004 387,99 11 2011 386,98 06 2004 387,45 12 2011 387,35 11 2005 388,03

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3.3 TM LANDSAT-5

Devido a sua localização, para cobrir toda a extensão do reservatório de Sobradinho, fez-se necessário o uso de um mosaico de 4 cenas TM LANDSAT 5, conforme a tabela 3.3.

Tabela 3.3. Cenas TM LANDSAT-5utilizadas.

Orbita/Ponto 217/66 217/67 218/66 218/67

Data de aquisição 29/08/2011 24/09/2009 16/05/2011 18/09/2010

Das quatro cenas utilizadas, apenas em uma (218/67) foi possível uma compatibilização dos dados distribuídos pela USGS (United States Geological Survey) com as datas de cotas de interesse disponibilizadas pela CHESF, as três cenas restantes (218/66, 217/66 e 217/67) não dispunham de imagens disponíveis em condições de uso em nenhuma das referidas datas, portanto tiveram seu uso restrito a complementar visualmente a extensão do reservatório. A Figura 3.5 mostra o mosaico das quatro referidas cenas, recortadas pelo retângulo envolvente delimitado pelas coordenadas na Tabela 3.2.

Diante do exposto, as análises realizadas com relação ás imagens TM LANDSAT-5 reservam-se à cena pela órbita-ponto 218/67, que por sua vez é responsável por cobrir 79,2% (2051,36 km²) da área total do reservatório em questão (2590,1 km²).

Figura 3.5 - Mosaico de imagens TM, banda 4 (Infravermelho próximo), da região do reservatório de Sobradinho.

As imagens TM LANDSAT

submetidas a correções radiométricas, de maneira que se pudesse converter o nível de cinza de cada pixel para reflectância

das imagens da banda 4 do sensor TM, foram realizados testes com o objetivo de estimar valores para o parâmetro de

observações de valores de níveis de cinza, correspondentes à reflectância dos alvos da cena, evidenciando

intervalo de valores de níveis de cinza (reflectância). A Figura

fatiamento radiométrico, ou seja, divide a figura colorida em 10 níveis de cinza (reflectância) sendo os limites inferior e superior deste fatiamento

respectivamente.

Mosaico de imagens TM, banda 4 (Infravermelho próximo), da região do reservatório de Sobradinho.

As imagens TM LANDSAT-5 utilizadas no presente trabalho foram correções radiométricas, de maneira que se pudesse converter o nível de cinza de cada pixel para reflectância. Depois das devidas correções as imagens da banda 4 do sensor TM, foram realizados testes com o objetivo de estimar valores para o parâmetro de similaridade. Portanto, foram realizadas observações de valores de níveis de cinza, correspondentes à reflectância dos alvos da cena, evidenciando-se pixels que correspondam a determinado intervalo de valores de níveis de cinza (reflectância). A Figura 3.6

fatiamento radiométrico, ou seja, divide a figura colorida em 10 níveis de cinza (reflectância) sendo os limites inferior e superior deste fatiamento

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Mosaico de imagens TM, banda 4 (Infravermelho próximo), da região do reservatório de Sobradinho.

5 utilizadas no presente trabalho foram correções radiométricas, de maneira que se pudesse converter o Depois das devidas correções as imagens da banda 4 do sensor TM, foram realizados testes com o objetivo similaridade. Portanto, foram realizadas observações de valores de níveis de cinza, correspondentes à reflectância dos se pixels que correspondam a determinado 6 apresenta um fatiamento radiométrico, ou seja, divide a figura colorida em 10 níveis de cinza (reflectância) sendo os limites inferior e superior deste fatiamento: 0 e 255,

Figura 3.6– Fatiamento radiométrico do mosaico de imagens TM, banda 4 (Infravermelho próximo), da região do

É possível observar

representada predominantemente em tons de azul correspond baixos níveis de reflectância

fora dos limites do reservatório, implicando na presença de algumas sombras de nuvens, reconhecidas pelo deslocamento sistemático em relações em a pixels de alta reflectância (vermelho) adjacente

áreas em tons de azul mais claro são atribuídas à sombra residual de relevo Contudo a geometria do reservatório é facilmente percebida mediante este fatiamento radiométrico.

A partir de então,

área alagada pertencente ao reservatório, foi realizad aproximado que apresentasse visualmente

Fatiamento radiométrico do mosaico de imagens TM, banda 4 (Infravermelho próximo), da região do reservatório de Sobradinho.

É possível observar na Figura 3.6 que a área alagada do reservatório predominantemente em tons de azul correspondentes aos mais baixos níveis de reflectância. Observam-se também regiões em tons de azul fora dos limites do reservatório, implicando na presença de algumas sombras de nuvens, reconhecidas pelo deslocamento sistemático em relações em a

lectância (vermelho) adjacente a essas sombras. Algumas áreas em tons de azul mais claro são atribuídas à sombra residual de relevo

ontudo a geometria do reservatório é facilmente percebida mediante este

com o objetivo de identificar o limite da reflectância da área alagada pertencente ao reservatório, foi realizada uma busca a um valor

apresentasse visualmente todo a área do reservatório.

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Fatiamento radiométrico do mosaico de imagens TM, banda 4 (Infravermelho próximo), da região do

área alagada do reservatório é entes aos mais também regiões em tons de azul fora dos limites do reservatório, implicando na presença de algumas sombras de nuvens, reconhecidas pelo deslocamento sistemático em relações em aos essas sombras. Algumas áreas em tons de azul mais claro são atribuídas à sombra residual de relevo. ontudo a geometria do reservatório é facilmente percebida mediante este

objetivo de identificar o limite da reflectância da uma busca a um valor

A literatura consultada, a exemplo de Novo (2008) e

admite que a água, em condições ideais, na faixa do infravermelho apresenta os menores valores de reflectância possíveis. No caso de um reservatório com as dimensões e a dinâmica do Sobradinho, pode

reflectância devido possivelmente à presença sedimentos em suspensão, vegetação flutuante ou subaquática, ou ainda áreas rasas alagadas, dentre outras causas. Em seguida foram isolados valores de reflectância sobre a cena da banda 4 TM em apreço, de modo a permitir a seleç

pudesse ser admitido como parâmetro para a cena. O intervalo de 40 a 50

correspondente à reflectância que visivelmente define a área alagad reservatório de Sobradinho.

definição de interface água

um limiar de reflectância (ND) para a identificação da área alagada do reservatório em questão.

Figura 3.7 – Área selecionada: retângulo a sudoeste do mosaico da banda 4 do TM.

consultada, a exemplo de Novo (2008) e

admite que a água, em condições ideais, na faixa do infravermelho apresenta os menores valores de reflectância possíveis. No caso de um reservatório com as dimensões e a dinâmica do Sobradinho, pode-se perceber um aumento na do possivelmente à presença sedimentos em suspensão, vegetação flutuante ou subaquática, ou ainda áreas rasas alagadas, dentre guida foram isolados valores de reflectância sobre a cena da banda 4 TM em apreço, de modo a permitir a seleção de um valor que pudesse ser admitido como parâmetro para a identificação de água na referida O intervalo de 40 a 50 demonstrou conter o limite de níveis de cinza correspondente à reflectância que visivelmente define a área alagad

de Sobradinho. A Figura 3.7 apresenta uma área de complexa definição de interface água-solo, selecionada para auxiliar a determinação de um limiar de reflectância (ND) para a identificação da área alagada do reservatório em questão.

Área selecionada: retângulo a sudoeste do mosaico da banda 4 do TM.

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consultada, a exemplo de Novo (2008) e Jensen(2009), admite que a água, em condições ideais, na faixa do infravermelho apresenta os menores valores de reflectância possíveis. No caso de um reservatório com se perceber um aumento na do possivelmente à presença sedimentos em suspensão, vegetação flutuante ou subaquática, ou ainda áreas rasas alagadas, dentre guida foram isolados valores de reflectância sobre a cena ão de um valor que água na referida o limite de níveis de cinza correspondente à reflectância que visivelmente define a área alagada do 7 apresenta uma área de complexa solo, selecionada para auxiliar a determinação de um limiar de reflectância (ND) para a identificação da área alagada do

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A Figura 3.8 mostra a ampliação da área destacada na Figura 3.7, bem como o fatiamento radiométrico desta área para os limiares de reflectância: 40, 50 e 60, representados nesta figura pelas áreas coloridas.

Figura 3.8 – Ampliação da área selecionada. Banda 4 do TM sem fatiamento (a), fatiamento radiométrico da banda 4 do TM com o limiar de 40 (b), fatiamento radiométrico da banda 4 do TM com o limiar de 50 (c), fatiamento

radiométrico da banda 4 do TM com o limiar de 60(d).

É possível observar na Figura 3.8-a a complexidade da definição uma linha de borda através do gradiente espectral encontrado na área selecionada: os pixels em tons mais escuros predominantemente correspondem a áreas alagadas, porém algumas áreas próximas às margens do reservatório, na região evidenciada nesta figura, dificultam a interpretação da imagem. Nota-se ainda, a presença de sombra de nuvens representadas analogamente em tons escuros. A Figura 3.8-b mostra o fatiamento radiométrico da área selecionada

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cujo limiar é de 40, onde se pode observar que para a maior parte do reservatório, nesta área, existe uma correspondência dos pixels evidenciados pelo fatiamento de 0 a 40, e as áreas alagadas na região. Contudo, existem áreas cujo tom escuro pode ser interpretado como áreas alagadas que não foram contempladas pelo fatiamento radiométrico. A Figura 3.8-c apresenta o fatiamento radiométrico de 0 a 50 onde se pode observar a diminuição da extensão de áreas não contempladas pelo fatiamento 0-40. Na Figura 3.8-d se observam os surgimentos de pixels evidenciados pelo fatiamento radiométrico 0-60, que por sua vez correspondem predominantemente às sombras causadas pelo relevo. Mediante tais fatos, optou-se por utilizar o valor de 50 como limiar de reflectância para a área do reservatório de Sobradinho na Bahia equivalente à cena da banda 4 do sensor TM (órbita/ponto: 218/67) para a operação de segmentação por crescimento de regiões no software SPRING.

O algoritmo de segmentação de imagens por crescimento de regiões utilizado no SPRING 5.1.7 sugere a utilização de um valor numérico de similaridade que corresponda à média do intervalo de níveis de cinza admitido para determinada classe de alvo na superfície, neste caso: as áreas alagadas. Portanto, foram realizados testes com o valor de média (25) e o valor do limiar de reflectância (50) para avaliar o comportamento da segmentação por crescimento de regiões neste caso. A Figura 4.9 apresenta a ampliação da área selecionada exposta na Figura 3.7, como resultado da operação de segmentação por crescimento de regiões com os valores de similaridade 25 (Figura 3.9-a) e 50 (Figura 3.9-b) sendo o valor empregado como parâmetro de área igual a pixel.

Na Figura 3.9 pode-se obervar que as regiões geradas para 3.9-a são mais numerosas que a 3.9-b devido à diferença do parâmetro de similaridade utilizado (25 e 50, respectivamente). Nota-se que na Figura 3.9-b há certa negligência das regiões segmentadas em áreas cuja reflectância é relativamete alta em relação ao entorno devido a diferença de ampliture dos valores de similaridade utilizados na segmentação por crescimento de regiões. A Figura 3.10 apresenta o resultado da operação de segmentação por crescimento de

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regiões cujos valores de similaridade são 25 e 50, para 3.10-a e 3.10-b, respectivamente, e área mínima de 10 pixels. O resultado se mostra análogo ao representado na Figura 3.9, porém com perda de detalhe vinculado ao tamanho da área mínima (10), em pixels, para cada região segmentada. A Figura 4.11 apresenta, por sua vez, a segmentação por crescimento de regiões cujo valor de similaridade para 3.9-a é de 25 e para 3.9-b é de 50, com o valor de área, em pixels, comum a ambos de 50.

Nas Figuras 3.9-a, 3.10-a e 3.11-a nota-se uma separação de regiões coerente com os alvos observáveis na cena (banda 4 do sensor TM) no que diz respeito ao ND correspondente à reflectância na cena. Nestas foram utilizadas o valor de similaridade entre regiões de 25, com valores de área de 1, 10 e 50, respectivamente. Em contrapartida, feições lineares não condizentes com o contorno do reservatório apresentaram-se nas imagens cuja segmentação foi feita a partir do valor de similaridade 25, evidenciadas por setas vermelhas nas Figuras 3.9-a, 3.10-a e 3.11-a. Em nenhum outro ponto da imagem segmentada, relativo à porção da cena coberta por água, houve reincidência de feições lineares.

Nas Figuras 3.9-b, 3.10-b e 3.11-b apresentam a segmentação por crescimento de regiões para os valores de similaridade 50 e área de 1, 10 e 50 pixels, respectivamente. E possível perceber que o nível de detalhamento das regiões geredas é inferior ao obtido na segmentação de similaridade 25. Nota- se ainda, principalmente na Figura 3.11-b, o surgimento de novas regiões segmentadas nas áres internas do reservatório, bem como a omissão de regiões segmentadas pelo valor de similaridade 25 (setas azuis nas Figuras 3.9-b, 3.10-b e 3.11-b).

As segmentações apresentadas nas Figuras 3.9-a, 3.10-a e 3.11-a, mostraram-se superiores em definição e conservação da linha de borda do reservatório de Sobradinho. Portanto, optou-se pelo uso do valor de similaridade 25, para a obtenção de uma borda do reservatório através de segmentação por crescimento de regiões, visto que tais valores minimizam a perda de informação. O valor parametral de área de 1 pixel será utilizado no

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presente trabalho pelo maior nível de detalhamento obtido no processo de segmentação. Embora o ganho de tempo ou o custo computacional inerente à operação de segmentação por crescimento de regiões não seja foco deste trabalho, sugere-se que seja levado em consideração, caso haja necessidade, a relação custo computacional por nivel de detalhamento das feições de superfícies. Quanto menor o valor de similaridade e área empregados em uma operação de segmentação por crescimento de regiões, maior o custo computacional envolvido.

Figura 3.9 – Segmentação por crescimento de regiões com similaridade 25 e área 1 (a), Segmentação por crescimento de

Segmentação por crescimento de regiões com similaridade 25 e área 1 (a), Segmentação por crescimento de regiões com similaridade 50 e área 1 (b).

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Segmentação por crescimento de regiões com similaridade 25 e área 1 (a), regiões com similaridade 50 e área 1 (b).

Figura 3.10 – Segmentação por crescimento de regiões com similaridade 25 e área 10 (a), Segmentação por crescimento de regiões com similaridade 50 e área 10 (b).

Segmentação por crescimento de regiões com similaridade 25 e área 10 (a), Segmentação por crescimento de regiões com similaridade 50 e área 10 (b).

50

Segmentação por crescimento de regiões com similaridade 25 e área 10 (a), Segmentação por crescimento de regiões com similaridade 50 e área 10 (b).

Figura 3.11 – Segmentação por crescimento de reg

Segmentação por crescimento de regiões com similaridade 50 e área 50 (b) Segmentação por crescimento de regiões com similaridade 25 e área 50 (a), Segmentação por crescimento de regiões com similaridade 50 e área 50 (b)

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iões com similaridade 25 e área 50 (a), Segmentação por crescimento de regiões com similaridade 50 e área 50 (b).

Usando o processo de segmentação por crescimento de regiões (similaridade: 25; e área: 1)

Sobradinho, borda esta que foi tomada como referência neste trabalho convencionou-se chamá

na banda 4 do TM, é exibida na Figura

Figura 3.12 - Borda B4 obtida pela segmentação

o processo de segmentação por crescimento de regiões (similaridade: 25; e área: 1) foi possível obter uma borda do reservatório de radinho, borda esta que foi tomada como referência neste trabalho

se chamá-la de Borda B4. A borda B4, obtida a partir da imagem , é exibida na Figura 3.12.

obtida pela segmentação de imagens por crescimento de regiões (em vermelho) banda 4 do sensor TM.

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o processo de segmentação por crescimento de regiões borda do reservatório de radinho, borda esta que foi tomada como referência neste trabalho, obtida a partir da imagem